毕设使用的粒子群算法求函数最小值测试源程序

资 源 简 介

毕设使用的粒子群算法求函数最小值测试源程序

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，常用于求解函数最小值问题。其核心思想是通过模拟鸟群觅食行为，让粒子在解空间中追踪个体最优和群体最优解。在毕设应用中，PSO的适应度函数通常对应目标函数值，通过调整惯性权重和学习因子可平衡全局探索与局部开发能力。

BP神经网络因其强大的非线性拟合能力，被广泛用于函数逼近和模式识别任务。通过反向传播调整权重，网络可学习输入信号与目标输出的映射关系。在信号处理中，结合频谱分析（如FFT）和数字滤波技术（如FIR/IIR），能有效提取时频域特征。

波束成形技术通过阵列天线实现信号空间滤波，其关键指标BER（误码率）的计算需考虑多径效应和干扰抑制能力。多目标跟踪场景下，粒子滤波器通过非参数化蒙特卡洛采样处理非线性/非高斯问题，比卡尔曼滤波更具鲁棒性。

梅林变换作为时间序列分析工具，特别适用于非平稳信号特征提取。而宽带波束形成采用滤波求和结构，通过子带分解克服传统窄带方法的带宽限制。这些方法的组合能构建完整的智能信号处理链路，覆盖从底层算法到实际系统应用的毕设需求。